著者

川野 秀一 村田 右富実 Shuichi Kawano Migifumi Murata

出版者

応用統計学会

雑誌

応用統計学 (ISSN:02850370)

巻号頁・発行日

vol.48, no.3, pp.1-13, 2019

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万葉歌の研究において,歌の音の使用傾向から歌人の特徴を捉える場合がある.それぞれの歌人の使用している音の癖を読み取ろうとするものである.しかし,これまでは歌内で多く使用されている,もしくはほとんど使用されていない単一の音のみに着目した単変量的な解析や主観的な判断がほとんどであった.本論文では,複数の音を考慮に入れた統計解析を実行し,歌人の分類ならびにその音に基づいた特徴付けについて考察する.具体的には,まず,柿本人麻呂,山上憶良,大伴旅人の3 歌人の短歌に着目し,各短歌内で使用されている音節から特徴量を作成する.その後,得られたデータに対してスパース正準判別分析を適用することにより,歌人の分類と各歌人に特徴的な音節の選択を行う.

著者

Shuichi Kawano Ibuki Hoshina Kaito Shimamura Sadanori Konishi

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

Journal of the Japanese Society of Computational Statistics (ISSN:09152350)

巻号頁・発行日

vol.28, no.1, pp.67-82, 2015-12-20 (Released:2016-12-14)

参考文献数

34

被引用文献数

5

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We consider the Bayesian lasso for regression, which can be interpreted as an L1 norm regularization based on a Bayesian approach when the Laplace or doubleexponential prior distribution is placed on the regression coefficients. A crucial issue is an appropriate choice of the values of hyperparameters included in the prior distributions, which essentially control the sparsity in the estimated model. To choose the values of tuning parameters, we introduce a model selection criterion for evaluating a Bayesian predictive distribution for the Bayesian lasso. Numerical results are presented to illustrate the properties of our sparse Bayesian modeling procedure.